JP6381850B1 - 故障診断装置および故障診断方法 - Google Patents

Abstract

故障診断装置であるマスタ局（１）において、第１の駆動源および第２の駆動源が連結されている装置を動作させた際に検出される装置の状態を示す第１の検出データから第２の駆動源に起因するデータ成分を取り除くことによって、第１の駆動源に起因した装置の状態を示す第２の検出データを推定する推定センサデータ算出部（３０）と、第２の検出データと閾値とを比較することによって、装置の故障を診断する故障診断部（３１）と、を備える。

Description

本発明は、装置の故障を診断する故障診断装置および故障診断方法に関する。

装置は、故障が発生すると所望の動作を実行できなくなるので、装置に故障が発生したか否かは適切に診断されることが望まれる。このため、従来から、装置の故障を診断する技術は、種々提案されている。

特許文献１に記載の異常検知システムは、複数の振動センサがモータの振動を測定し、振動センサの出力値間にある相互関係を示すモデルから求まる出力値の相関関係と、複数の振動センサから得られた測定データ間の相関関係とを比較処理している。そして、異常検知システムは、相関関係の崩れ量に基づいてモータの異常を検知している。

特開２０１６−００３８７５号公報

しかしながら、装置構成または装置特性が変更されると各センサからのセンサデータが変化するので、上記従来の技術である特許文献１では、装置が異常であるか否かを判断するための閾値を、装置構成毎または装置特性毎に設定しなければならないという問題があった。このため、特許文献１では、装置構成または装置特性が変更された場合に、装置の故障の診断を容易に行うことができなかった。

本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、装置構成または装置特性が変更された場合であっても、装置の故障の診断を容易に行うことができる故障診断装置を得ることを目的とする。

上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明は、故障診断装置において、装置の特定の部材と第１の駆動源との間に配置されて装置を駆動させた際の装置の状態を検出するセンサと、第１の駆動源と装置の特定の部材とが連結されるとともに第２の駆動源と装置の特定の部材とが連結されることによって装置の特定の部材を介して第１の駆動源および第２の駆動源が連結されている状態で、装置を動作させた際にセンサによって検出される装置の状態を示す第１の検出データから第２の駆動源に起因するデータ成分を取り除くことによって、第１の駆動源に起因した装置の状態を示す第２の検出データを推定する推定データ算出部を備えている。また、本発明の故障診断装置は、装置の特定の部材が第１の駆動源に連結されていない状態で第１の駆動源側に出力される第１の駆動源を駆動するための第１の駆動指令と、第１の駆動指令が出力された際に、センサによって検出される装置の状態を示す第３の検出データと、に基づいて、閾値を生成する閾値生成部と、第２の検出データと閾値とを比較することによって、装置の故障を診断する故障診断部と、を備えている。

本発明にかかる故障診断装置は、装置構成または装置特性が変更された場合であっても、装置の故障の診断を容易に行うことができるという効果を奏する。

本発明の実施の形態にかかる故障診断装置を備えた故障診断システムの構成を示す図 実施の形態にかかる機械装置の構成を示す図 実施の形態にかかるマスタ局の構成を示すブロック図 実施の形態にかかる第１指令データ保存部の内部構成を示す図 実施の形態にかかるセンサデータ保存部の内部構成を示す図 実施の形態にかかる第２指令データ保存部の内部構成を示す図 実施の形態にかかる故障診断システムの動作処理手順を示すフローチャート 実施の形態にかかる故障診断閾値を生成する際の、第１指令データとセンサデータとの関係を示す図 実施の形態にかかるセンサデータ算出モデルを生成する際の、第２指令データとセンサデータとの関係を示す図 実施の形態にかかる故障診断が実行される際の、第１指令データと第２指令データとセンサデータとの関係を示す図 実施の形態にかかる第２指令データと推定センサデータとの関係を示す図 実施の形態にかかる第１指令データと推定センサデータとの関係を示す図 実施の形態にかかるマスタ局のハードウェア構成例を示す図

以下に、本発明の実施の形態にかかる故障診断装置および故障診断方法を図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施の形態によりこの発明が限定されるものではない。

実施の形態
図１は、本発明の実施の形態にかかる故障診断装置を備えた故障診断システムの構成を示す図である。故障診断システム１００は、故障診断装置であるマスタ局１と、故障診断の対象となる装置の一例である機械装置２と、機械装置２を駆動させる第１モータ４と、機械装置２を駆動させる１つまたは複数の第２モータ７とを備えている。また、故障診断システム１００は、第１モータ４にトルク指令を出力する第１スレーブ局３と、第２モータ７にトルク指令を出力する第２スレーブ局６と、機械装置２に配置されて機械装置２の状態を検出するセンサ５とを備えている。

マスタ局１は、第１スレーブ局３、センサ５および第２スレーブ局６に、通信ネットワークを介して接続されている。また、第１スレーブ局３は、第１モータ４に接続され、第２スレーブ局６は、第２モータ７に接続されている。そして、第１モータ４および第２モータ７が、機械装置２に連結されている。

マスタ局１は、第１モータ４を駆動させるためのデータである第１指令データ１１を第１スレーブ局３に出力するとともに、第２モータ７を駆動させるためのデータである第２指令データ１３を第２スレーブ局６に出力する。

第１スレーブ局３は、第１指令データ１１に対応するトルク指令を生成して第１モータ４に出力する。第２スレーブ局６は、第２指令データ１３に対応するトルク指令を生成して第２モータ７に出力する。

第１の駆動源である第１モータ４は、第１スレーブ局３からのトルク指令に対応する動作を実行し、第２の駆動源である第２モータ７は、第２スレーブ局６からのトルク指令に対応する動作を実行する。機械装置２は、第１モータ４および第２モータ７によって動作させられる。

センサ５は、機械装置２の状態を検出すると、検出結果であるセンサデータ１２をマスタ局１に出力する。これにより、マスタ局１は、センサ５から出力されたセンサデータ１２を取得する。

マスタ局１は、機械装置２を制御するコンピュータである。また、マスタ局１は、第１指令データ１１、第２指令データ１３およびセンサデータ１２に基づいて、機械装置２が備える機械部品が故障しているか否かを診断する。実施の形態のマスタ局１は、第１モータ４および第２モータ７が連結されている機械装置２を動作させた際に検出されるセンサデータ１２から第２モータ７に起因するデータ成分を取り除くことによって、第１モータ４に起因したセンサデータ１２を推定する。そして、マスタ局１は、第１モータ４に起因したセンサデータ１２と、第１モータ４を動作させた際に検出されるセンサデータ１２に基づいて設定しておいた後述の故障診断閾値と、を比較することによって、機械装置２の故障を診断する。

図２は、実施の形態にかかる機械装置の構成を示す図である。図２では、機械装置２が、ロールツーロール（Roll to Roll）方式の装置である場合について説明するが、機械装置２は何れの装置であってもよい。

機械装置２は、機械部品の例であるローラ４１，４２を備えており、加工対象物であるワーク４０を加工する。第１モータ４は、第１スレーブ局３が出力するトルク指令を受けて駆動し、機械装置２の機械部品を動作させる。ここでの第１モータ４は、第１モータ４に接続されているローラ４１を回転させる。また、第２モータ７は、第２スレーブ局６が出力するトルク指令を受けて駆動し、機械装置２の機械部品を動作させる。ここでの第２モータ７は、第２モータ７に接続されているローラ４２を回転させる。

第１モータ４および第２モータ７は、機械装置２を駆動できるものであれば何れの機械部品であってもよい。第１モータ４および第２モータ７の例は、回転型サーボモータ、インバータといった機器である。第１モータ４がローラ４１を回転させ、第２モータ７がローラ４２を回転させると、ローラ４１，４２に載せられているワーク４０が移動する。センサ５は、機械装置２の外部に取り付けられており、第１モータ４および第２モータ７の動作に起因する機械装置２の状態を検出する。したがって、第１モータ４が機械装置２に連結されていない状態で、第２モータ７が駆動せず第１モータ４が駆動すると、センサ５は、第１モータ４に起因する機械装置２の状態を検出する。また、第２モータ７が機械装置２に連結されていない状態で、第１モータ４が駆動せず第２モータ７が駆動すると、センサ５は、第２モータ７に起因する機械装置２の状態を検出する。センサ５の例は、振動検出センサまたは温度センサである。なお、センサ５が検出する機械装置２の状態は、機械装置２が備える機械部品の状態であってもよいし、機械装置２と第１モータ４と接続する部材の状態または機械装置２と第２モータ７と接続する部材の状態であってもよい。

図３は、実施の形態にかかるマスタ局の構成を示すブロック図である。マスタ局１は、第１指令データ１１を生成する第１指令データ生成部２１と、第１指令データ１１を保存する第１指令データ保存部２３とを備えている。また、マスタ局１は、第２指令データ１３を生成する第２指令データ生成部２２と、第２指令データ１３を保存する第２指令データ保存部２５とを備えている。

また、マスタ局１は、センサデータ１２を保存するセンサデータ保存部２４と、機械装置２が故障しているか否かを診断する際の基準となる閾値である故障診断閾値を生成する閾値生成部２６と、故障診断閾値を保存する閾値保存部２７とを備えている。また、マスタ局１は、第２指令データ１３とセンサデータ１２との間の対応関係を示すセンサデータ算出モデルを生成するモデル生成部２８と、センサデータ算出モデルを保存するモデル保存部２９とを備えている。センサデータ算出モデルは、第２指令データ１３に対応するセンサデータ１２を算出するためのモデルである。センサデータ算出モデルは、数式によって表される。また、マスタ局１は、後述する推定センサデータを生成する推定センサデータ算出部３０と、機械装置２の故障の有無を診断する故障診断部３１とを備えている。

第１指令データ生成部２１は、第１指令データ１１を生成し、第１指令データ１１を第１スレーブ局３および第１指令データ保存部２３に出力する。第１指令データ１１の例は、第１モータ４の位置または回転速度を制御するための指令である。第１指令データ保存部２３は、第１指令データ生成部２１が生成した第１指令データ１１を保存するメモリといった記憶手段である。

第２指令データ生成部２２は、第２指令データ１３を生成し、第２指令データ１３を第２スレーブ局６および第２指令データ保存部２５に出力する。第２指令データ１３の例は、第２モータ７の位置または回転速度を制御するための指令である。第２指令データ保存部２５は、第２指令データ生成部２２が生成した第２指令データ１３を保存するメモリといった記憶手段である。

センサデータ保存部２４は、センサデータ１２を保存するメモリといった記憶手段である。センサデータ１２の例は、振動の状態を示す振動データまたは温度の状態を示す温度データである。

閾値生成部２６は、第１指令データ保存部２３から第１指令データ１１を読み出し、センサデータ保存部２４からセンサデータ１２を読み出す。閾値生成部２６は、第１指令データ１１およびセンサデータ１２に基づいて、故障診断閾値を生成する。故障診断閾値は、故障か否かを診断する際の基準となる閾値である。閾値生成部２６は、生成した故障診断閾値を閾値保存部２７に送る。閾値保存部２７は、閾値生成部２６が生成した故障診断閾値を保存するメモリといった記憶手段である。

モデル生成部２８は、第２指令データ１３が出力された際のセンサデータ１２をセンサデータ保存部２４から読み出し、読み出したセンサデータ１２に対応する第２指令データ１３を第２指令データ保存部２５から読み出す。モデル生成部２８は、読み出した、センサデータ１２および第２指令データ１３に基づいて、第２指令データ１３が出力された際のセンサデータ１２と第２指令データ１３との対応関係を示すセンサデータ算出モデルを生成する。モデル生成部２８は、生成したセンサデータ算出モデルをモデル保存部２９に送る。モデル保存部２９は、モデル生成部２８が生成したセンサデータ算出モデルを保存するメモリといった記憶手段である。

推定データ算出部である推定センサデータ算出部３０は、モデル保存部２９からセンサデータ算出モデルを読み出す。また、推定センサデータ算出部３０は、第１指令データ１１および第２指令データ１３が出力された際のセンサデータ１２をセンサデータ保存部２４から読み出し、読み出したセンサデータ１２に対応する第２指令データ１３を第２指令データ保存部２５から読み出す。推定センサデータ算出部３０は、読み出した、センサデータ算出モデル、センサデータ１２および第２指令データ１３に基づいて、推定センサデータを算出する。推定センサデータは、マスタ局１が第１指令データ１１を出力した場合に、センサ５から出力されるセンサデータ１２の推定値である。

マスタ局１の第１指令データ生成部２１は、種々の第１指令データ１１を第１スレーブ局３に出力し、種々の第２指令データ１３を第２スレーブ局６に出力する。この場合において、機械装置２は、第１指令データ１１および第２指令データ１３に対応する動作を実行する。そして、センサ５は、機械装置２の動作に対応するセンサデータ１２を検出して、マスタ局１に送る。推定センサデータ算出部３０は、センサデータ１２のデータ成分のうち第１指令データ１１の出力に起因するデータ成分を算出する。推定センサデータ算出部３０は、算出した推定センサデータを故障診断部３１に送る。

故障診断部３１は、閾値保存部２７から故障診断閾値を読み出す。故障診断部３１は、推定センサデータ算出部３０が算出した推定センサデータと、閾値保存部２７から読み出した故障診断閾値とに基づいて、機械装置２の故障の有無を診断する。

このように、実施の形態のマスタ局１では、閾値生成部２６が、第１モータ４を動作させた際に検出されるセンサデータ１２に基づいて、故障診断閾値を生成する。また、モデル生成部２８は、第２モータ７を動作させた際に検出されるセンサデータ１２に基づいて、センサデータ算出モデルを生成する。また、推定センサデータ算出部３０は、センサデータ算出モデルを用いて、第２モータ７に起因するセンサデータ１２を算出する。このセンサデータ１２は、第２モータ７に起因するデータ成分に対応している。推定センサデータ算出部３０は、第１モータ４および第２モータ７が連結されている機械装置２を動作させた際に検出されるセンサデータ１２から、第２モータ７に起因するデータ成分を取り除くことによって、第１モータ４に起因したセンサデータ１２を算出する。そして、故障診断部３１が、第１モータ４に起因したセンサデータ１２と、故障診断閾値と、を比較することによって、機械装置２の故障を診断する。故障診断閾値は、一定値であり、故障診断部３１は、センサデータ１２の値が、一定値である故障診断閾値を超えた場合に、故障と診断する。

図４は、実施の形態にかかる第１指令データ保存部の内部構成を示す図である。第１指令データ保存部２３は、第１指令データ保存領域２３０を備えている。第１指令データ保存領域２３０は、故障診断閾値の生成に用いられる第１指令データ１１を保存する領域である。

図５は、実施の形態にかかるセンサデータ保存部の内部構成を示す図である。センサデータ保存部２４は、センサデータ保存領域２４０Ａ，２４０Ｂ，２４０Ｃを備えている。センサデータ保存領域２４０Ａは、故障診断閾値の生成に用いられるセンサデータ１２を保存する領域である。センサデータ保存領域２４０Ｂは、センサデータ算出モデルが生成される際に用いられるセンサデータ１２を保存する領域である。センサデータ保存領域２４０Ｃは、推定センサデータが生成される際に用いられるセンサデータ１２を保存する領域である。

センサデータ保存領域２４０Ａに保存されるセンサデータ１２は、第２指令データ１３が出力されず第１指令データ１１が出力された際にセンサ５によって検出されたものである。センサデータ保存領域２４０Ｂに保存されるセンサデータ１２は、第１指令データ１１が出力されず第２指令データ１３が出力された際にセンサ５によって検出されたものである。センサデータ保存領域２４０Ｃに保存されるセンサデータ１２は、第１指令データ１１および第２指令データ１３が出力された際にセンサ５によって検出された第１の検出データである。なお、センサデータ保存領域２４０Ａ，２４０Ｂ，２４０Ｃは、固定領域である必要はなく、任意に変更可能な領域であってもよい。

図６は、実施の形態にかかる第２指令データ保存部の内部構成を示す図である。第２指令データ保存部２５は、第２指令データ保存領域２５０Ａ，２５０Ｂを備えている。第２指令データ保存領域２５０Ａは、センサデータ算出モデルが生成される際に用いられる第２指令データ１３を保存する領域である。第２指令データ保存領域２５０Ｂは、推定センサデータが生成される際に用いられる第２指令データ１３を保存する領域である。なお、第２指令データ保存領域２５０Ａ，２５０Ｂは、固定領域である必要はなく、任意に変更可能な領域であってもよい。

図７は、実施の形態にかかる故障診断システムの動作処理手順を示すフローチャートである。故障診断システム１００は、稼働前準備を実行した後に、装置稼働を実行する。稼働前準備は、機械装置２を稼働させる前の準備段階の処理であり、装置稼働は、機械装置２を稼働させる処理である。したがって、故障診断システム１００は、稼働前準備の際には、機械装置２に準備段階の動作を実行させて準備段階のセンサデータ１２を収集する。また、故障診断システム１００は、装置稼働の際には、機械装置２に実際の動作を実行させて実際のセンサデータ１２を収集する。そして、故障診断システム１００は、装置稼働の際に、機械装置２の故障を診断する。

故障診断システム１００は、稼働前準備を開始すると、ステップＳ１０において、マスタ局１が、機械装置２が第１モータ４に連結されていない状態で第１モータ４を駆動させた際のセンサデータ１２を収集する。

具体的には、マスタ局１の第１指令データ生成部２１が、実際に機械装置２を稼働させる際と同様の第１指令データ１１を生成して、第１スレーブ局３および第１指令データ保存部２３に出力する。なお、この場合において、第２指令データ生成部２２は、第２指令データ１３を出力しない。そして、第１指令データ保存部２３は、第１の駆動指令である第１指令データ１１を保存する。また、第１スレーブ局３は、第１指令データ１１に対応するトルク指令を生成して第１モータ４に出力し、第１モータ４を駆動する。

そして、センサ５が、第１モータ４を駆動させた際の機械装置２の状態を検出し、検出結果であるセンサデータ１２をマスタ局１に出力する。これにより、センサデータ保存部２４は、第１モータ４を駆動させた際のセンサデータ１２をセンサデータ保存領域２４０Ａに保存する。このように、センサデータ保存部２４が、センサデータ保存領域２４０Ａに保存するセンサデータ１２は、マスタ局１が、第２モータ７を駆動させず、第１モータ４を駆動させた際のセンサデータ１２である。

そして、ステップＳ２０において、閾値生成部２６が、故障診断閾値を生成する。具体的には、閾値生成部２６が、第１指令データ保存部２３から第１の駆動指令である第１指令データ１１を読み出し、センサデータ保存部２４のセンサデータ保存領域２４０Ａから第３の検出データであるセンサデータ１２を読み出す。そして、閾値生成部２６は、第１指令データ１１およびセンサデータ１２に基づいて、故障診断閾値を生成する。閾値生成部２６は、何れの方法で故障診断閾値を生成してもよい。閾値保存部２７は、閾値生成部２６が生成した故障診断閾値を保存する。

なお、閾値生成部２６は、第１指令データ１１を用いることなく、センサデータ１２を用いて故障診断閾値を生成してもよい。この場合、マスタ局１は、第１指令データ保存部２３を備えていなくてもよい。

ここでは、閾値生成部２６が、第１指令データ１１を用いることなく、センサデータ１２を用いて故障診断閾値を生成する場合について説明する。閾値生成部２６は、例えば、以下の（１）から（３）の方法を用いて、故障診断閾値を生成する。（１）の方法は、正常動作時のセンサデータ１２を用いて故障診断閾値を生成する方法であり、（２）および（３）の方法は、正常動作時から機械装置２の機械部品が故障するまでの間のセンサデータ１２を用いて故障診断閾値を生成する方法である。
（１）閾値生成部２６は、正常動作時のセンサデータ１２の最大値および最小値に、特定の倍率を掛けた値を故障診断閾値に設定する。
（２）閾値生成部２６は、機械部品が故障したタイミングから、特定の時間分だけ前のセンサデータ１２の値を故障診断閾値に設定する。
（３）閾値生成部２６は、正常動作では安定していたセンサデータ１２の値が、機械部品が故障するまでに上昇傾向または下降傾向を示したタイミングの値を故障診断閾値に設定する。

図８は、実施の形態にかかる故障診断閾値を生成する際の、第１指令データとセンサデータとの関係を示す図である。図８では、ステップＳ１０で故障診断システム１００が第１モータ４を駆動させた際の第１指令データ１１およびセンサデータ１２を示している。図８に示すグラフの横軸が時間である。図８に示す上段側のグラフの縦軸が、第１指令データ１１であり、下段側のグラフの縦軸が、センサデータ１２である。閾値生成部２６は、図８に示したような、第１指令データ１１およびセンサデータ１２に基づいて、故障診断閾値を生成する。

また、故障診断システム１００では、ステップＳ３０において、マスタ局１が、機械装置２が第２モータ７に連結された状態で第２モータ７を駆動させた際のセンサデータ１２を収集する。

具体的には、マスタ局１の第２指令データ生成部２２が、第２指令データ１３を生成して、第２スレーブ局６および第２指令データ保存部２５に出力する。なお、この場合において、第１指令データ生成部２１は、第１指令データ１１を出力しない。そして、第２指令データ保存部２５は、第２指令データ保存領域２５０Ａに第２の駆動指令である第２指令データ１３を保存する。また、第２スレーブ局６は、第２指令データ１３に対応するトルク指令を生成して第２モータ７に出力し、第２モータ７を駆動する。

そして、センサ５が、第２モータ７を駆動させた際の機械装置２の状態を検出し、検出結果であるセンサデータ１２をマスタ局１に出力する。これにより、センサデータ保存部２４は、第２モータ７を駆動させた際のセンサデータ１２をセンサデータ保存領域２４０Ｂに保存する。なお、第２モータ７を駆動させるための第２指令データ１３は、実際に機械装置２を稼働させる際の指令データとは異なるものであってもよい。このように、センサデータ保存部２４が、センサデータ保存領域２４０Ｂに保存するセンサデータ１２は、マスタ局１が、第１モータ４を駆動させず、第２モータ７を駆動させた際のセンサデータ１２である。

ステップＳ４０において、モデル生成部２８が、センサデータ算出モデルを生成する。具体的には、モデル生成部２８は、センサデータ保存部２４のセンサデータ保存領域２４０Ｂから第４の検出データであるセンサデータ１２を読み出し、第２指令データ保存部２５の第２指令データ保存領域２５０Ａから第２の駆動指令である第２指令データ１３を読み出す。そして、モデル生成部２８は、センサデータ１２および第２指令データ１３に基づいて、センサデータ算出モデルを生成する。モデル生成部２８は、何れの方法でセンサデータ算出モデルを生成してもよい。モデル保存部２９は、モデル生成部２８で生成されたセンサデータ算出モデルを保存する。

モデル生成部２８は、例えば、システム同定方法を用いてセンサデータ算出モデルを生成する。このシステム同定方法の例は、周波数応答法、過渡応答法または最小二乗法である。モデル生成部２８は、システム同定方法を用いてセンサデータ算出モデルを生成する場合、実際の入力データである第２指令データ１３と、実際の出力データであるセンサデータ１２とに基づいて、センサデータ算出モデルを推定する。具体的には、モデル生成部２８は、第２指令データ１３が入力されると、これに対応するセンサデータ１２が出力されるセンサデータ算出モデルを推定する。換言すると、モデル生成部２８は、入力された第２指令データ１３と出力されたセンサデータ１２とに基づいて、入力と出力との間の処理に対応するセンサデータ算出モデルを推定する。

図９は、実施の形態にかかるセンサデータ算出モデルを生成する際の、第２指令データとセンサデータとの関係を示す図である。図９では、ステップＳ３０で故障診断システム１００が第２モータ７を駆動させた際の第２指令データ１３およびセンサデータ１２を示している。図９に示すグラフの横軸が時間である。図９に示す上段側のグラフの縦軸が、第２指令データ１３であり、下段側のグラフの縦軸が、センサデータ１２である。モデル生成部２８は、図９に示したようなセンサデータ１２および第２指令データ１３に基づいて、センサデータ算出モデルを生成する。

マスタ局１は、ステップＳ１０の処理の後にステップＳ２０の処理を実行し、ステップＳ３０の処理の後にステップＳ４０の処理を実行する。なお、マスタ局１は、ステップＳ１０，Ｓ２０の処理と、ステップＳ３０，Ｓ４０の処理との何れを先に実行してもよい。マスタ局１が、故障診断閾値の生成と、センサデータ算出モデルの生成とを実行すると、稼働前準備は終了する。

故障診断システム１００は、機械装置２が第１モータ４および第２モータ７に連結されている状態で装置稼働を開始する。ステップＳ５０において、マスタ局１が、第１モータ４および第２モータ７を駆動させた際のセンサデータ１２を収集する。

具体的には、第１指令データ生成部２１が、第１指令データ１１を生成して、第１スレーブ局３に出力する。また、第２指令データ生成部２２が、第２指令データ１３を生成して、第２スレーブ局６および第２指令データ保存部２５に出力する。

これにより、第２指令データ保存部２５は、第２指令データ保存領域２５０Ｂに第３の駆動指令である第２指令データ１３を保存する。また、第１スレーブ局３は、第１指令データ１１に対応するトルク指令を生成して第１モータ４に出力し、第２スレーブ局６は、第２指令データ１３に対応するトルク指令を生成して第２モータ７に出力する。これにより、第１モータ４および第２モータ７が駆動し、機械装置２は、第１モータ４および第２モータ７によって動作させられる。

そして、センサ５が、第１モータ４および第２モータ７を駆動させた際の機械装置２の状態を検出し、検出結果であるセンサデータ１２をマスタ局１に出力する。これにより、センサデータ保存部２４は、第１モータ４および第２モータ７を駆動させた際の第１の検出データであるセンサデータ１２をセンサデータ保存領域２４０Ｃに保存する。

推定センサデータ算出部３０は、機械装置２の故障診断を実行する際に、センサデータ保存部２４のセンサデータ保存領域２４０Ｃからセンサデータ１２を読み出し、モデル保存部２９からセンサデータ算出モデルを読み出し、第２指令データ保存部２５の第２指令データ保存領域２５０Ｂから第２指令データ１３を読み出す。

図１０は、実施の形態にかかる故障診断が実行される際の、第１指令データと第２指令データとセンサデータとの関係を示す図である。図１０では、ステップＳ５０で故障診断システム１００が第１モータ４および第２モータ７を駆動させた際の、第１指令データ１１、第２指令データ１３およびセンサデータ１２を示している。図１０に示すグラフの横軸が時間である。図１０に示す上段のグラフの縦軸が、第１指令データ１１であり、中段のグラフの縦軸が第２指令データ１３であり、下段のグラフの縦軸が、センサデータ１２である。

故障診断システム１００では、ステップＳ６０において、推定センサデータ算出部３０が、第２モータ７を駆動させる場合の推定センサデータを算出する。第２モータ７を駆動させる場合の推定センサデータは、第２指令データ１３に対応する推定センサデータである。このとき、推定センサデータ算出部３０は、第２指令データ保存領域２５０Ｂの第２指令データ１３に対応する推定センサデータを、センサデータ算出モデルを用いて算出する。

第２指令データ１３に対応する推定センサデータは、センサデータ１２のうち、第２指令データ１３に対応するデータ成分の推定値である。以下の説明では、第２指令データ１３に対応する推定センサデータを、推定センサデータＸ２という場合がある。第５の検出データである推定センサデータＸ２は、第１モータ４および第２モータ７を駆動させた場合に検出されるセンサデータ１２のうち、第２モータ７に起因するデータ成分の推定値である。

図１１は、実施の形態にかかる第２指令データと推定センサデータとの関係を示す図である。図１１では、ステップＳ５０でマスタ局１が収集した第２指令データ１３と、ステップＳ６０で推定センサデータ算出部３０が算出した推定センサデータＸ２との関係を示している。図１１に示すグラフの横軸が時間である。図１１に示す上段側のグラフの縦軸が、第２指令データ１３であり、下段側のグラフの縦軸が、推定センサデータＸ２である。

推定センサデータ算出部３０は、推定センサデータＸ２を算出した後、ステップＳ７０において、第１モータ４を駆動させる場合の推定センサデータを算出する。第１モータ４を駆動させる場合の推定センサデータは、第１指令データ１１に対応する推定センサデータである。このとき、推定センサデータ算出部３０は、センサデータ保存領域２４０Ｃから読み出したセンサデータ１２から推定センサデータＸ２を減算することによって、第１指令データ１１に対応する推定センサデータを算出する。

第１指令データ１１に対応する推定センサデータは、センサデータ１２のうち、第１指令データ１１に対応するデータ成分の推定値である。以下の説明では、第１指令データ１１に対応する推定センサデータを、推定センサデータＸ１という場合がある。第２の検出データである推定センサデータＸ１は、第１モータ４および第２モータ７を駆動させた場合に検出されるセンサデータ１２のうち、第１モータ４に起因するデータ成分の推定値である。

図１２は、実施の形態にかかる第１指令データと推定センサデータとの関係を示す図である。図１２では、ステップＳ５０でマスタ局１が収集した第１指令データ１１と、ステップＳ７０で推定センサデータ算出部３０が算出した推定センサデータＸ１との関係を示している。図１２に示すグラフの横軸が時間である。図１２に示す上段側のグラフの縦軸が、第１指令データ１１であり、下段側のグラフの縦軸が、推定センサデータＸ１である。

推定センサデータ算出部３０は、算出した推定センサデータＸ１を故障診断部３１に出力する。そして、ステップＳ８０において、故障診断部３１は、機械装置２に故障が発生しているか否かの判定である故障診断を実行する。故障診断部３１は、推定センサデータＸ１が、閾値保存部２７内の故障診断閾値を超過した場合に故障と判定する。

故障診断部３１は、例えば、以下の（４）から（６）の方法を用いて、故障の判定を行う。（４）から（６）の方法は、推定センサデータＸ１が故障診断閾値を超過するか否かを周期的にチェックし、推定センサデータＸ１が故障診断閾値を超過する回数で故障を判定する方法である。故障診断部３１は、（５）または（６）の方法を用いることによって、誤検出を防止することができる。
（４）故障診断部３１は、推定センサデータＸ１が故障診断閾値を超過すると、即時故障と判定する。換言すると、故障診断部３１は、推定センサデータＸ１が１回でも故障診断閾値を超過すると、故障と判定する。
（５）故障診断部３１は、推定センサデータＸ１が特定の回数だけ連続して故障診断閾値を超過すると、故障と判定する。故障診断部３１は、例えば、推定センサデータＸ１が３回連続して故障診断閾値を超過すると、故障と判定する。
（６）故障診断部３１は、推定センサデータＸ１が特定の回数または特定の時間のうち、故障診断閾値を複数回超過すると、故障と判定する。故障診断部３１は、例えば、１０回のうち推定センサデータＸ１が３回故障診断閾値を超過すると、故障と判定する。

従来の故障診断システムは、装置稼働を開始した後、複数の駆動源を動作させた時のセンサデータを用いて、機械装置の故障を判定するための閾値を作成する。この場合において、複数の駆動源を動作させた時のセンサデータは、複数の駆動源に起因するデータ成分が重畳している。このため、従来の故障診断システムは、機械装置の構成が変更されると、変更された箇所に起因するセンサデータのデータ成分が変化する。この結果、センサデータが、機械装置の構成を変更する前と変更した後とで異なってしまう。このため、機械装置の構成または特性によってセンサデータが異なることとなるので、従来は、機械装置の故障を判定するための閾値を、機械装置の構成毎および特性毎に設定する必要があった。

一方、実施の形態の故障診断システム１００は、機械装置２の構成または特性が変更された場合であっても、ステップＳ３０からＳ７０の処理を再度実行するだけで、機械装置２の故障を診断することができる。すなわち、実施の形態の故障診断システム１００は、機械装置２の構成または特性が変更された場合に、ステップＳ１０，Ｓ２０の処理を実行することなく、設定済みの故障診断閾値を用いて機械装置２の故障を診断することができる。

なお、実施の形態では、機械装置２が、第１モータ４および第２モータ７によって動作させられる場合について説明したが、機械装置２を動作させる駆動源は、３つ以上であってもよい。この場合も、故障診断システム１００は、上述した処理手順と同様の処理手順によって、機械装置２の故障を診断することができる。

ここで、マスタ局１のハードウェア構成について説明する。図１３は、実施の形態にかかるマスタ局のハードウェア構成例を示す図である。マスタ局１は、図１３に示した制御回路３００、すなわちプロセッサ３０１およびメモリ３０２により実現することができる。プロセッサ３０１の例は、ＣＰＵ（Central Processing Unit、中央処理装置、処理装置、演算装置、マイクロプロセッサ、マイクロコンピュータ、プロセッサ、ＤＳＰともいう）またはシステムＬＳＩ（Large Scale Integration）である。メモリ３０２の例は、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）またはフラッシュメモリである。

マスタ局１は、プロセッサ３０１が、メモリ３０２で記憶されている、マスタ局１の動作を実行するためのプログラムを読み出して実行することにより実現される。また、このプログラムは、マスタ局１の手順または方法をコンピュータに実行させるものであるともいえる。メモリ３０２は、プロセッサ３０１が各種処理を実行する際の一時メモリにも使用される。

このように、プロセッサ３０１が実行するプログラムは、コンピュータで実行可能な、データ処理を行うための複数の命令を含むコンピュータ読取り可能かつ非遷移的な（non-transitory）記録媒体を有するコンピュータプログラムプロダクトである。プロセッサ３０１が実行するプログラムは、複数の命令がデータ処理を行うことをコンピュータに実行させる。

また、マスタ局１を専用のハードウェアで実現してもよい。また、マスタ局１の機能について、一部を専用のハードウェアで実現し、一部をソフトウェアまたはファームウェアで実現するようにしてもよい。

以上のように、故障診断システム１００では、マスタ局１の推定センサデータ算出部３０が、第１モータ４および第２モータ７が連結されている機械装置２を動作させた際に検出されるセンサデータ１２から第２モータ７に起因するデータ成分を取り取り除くことによって、第１モータ４に起因したセンサデータ１２を推定している。そして、故障診断部３１が、第１モータ４に起因したセンサデータ１２と故障診断閾値とを比較することによって、機械装置２の故障を診断している。

このように、実施の形態によれば、第１モータ４に起因したセンサデータ１２を推定しているので、機械装置２が故障か否かを診断するための単一の故障診断閾値を適用することができる。このため、機械装置２の装置構成または装置特性が変更された場合に、機械装置２毎に故障診断閾値を生成する手間を省くことができるので、故障診断を行う際の準備工程数を削減することができる。したがって、機械装置２の装置構成または装置特性が変更された場合であっても、機械装置２の故障の診断を容易に行うことが可能となる。

以上の実施の形態に示した構成は、本発明の内容の一例を示すものであり、別の公知の技術と組み合わせることも可能であるし、本発明の要旨を逸脱しない範囲で、構成の一部を省略、変更することも可能である。

１ マスタ局、２ 機械装置、３ 第１スレーブ局、４ 第１モータ、５ センサ、６ 第２スレーブ局、７ 第２モータ、１１ 第１指令データ、１２ センサデータ、１３ 第２指令データ、２１ 第１指令データ生成部、２２ 第２指令データ生成部、２３ 第１指令データ保存部、２４ センサデータ保存部、２５ 第２指令データ保存部、２６ 閾値生成部、２７ 閾値保存部、２８ モデル生成部、２９ モデル保存部、３０ 推定センサデータ算出部、３１ 故障診断部、１００ 故障診断システム。

Claims (3)

1. 装置の特定の部材と第１の駆動源との間に配置されて前記装置を駆動させた際の前記装置の状態を検出するセンサと、
   前記第１の駆動源と前記装置の前記特定の部材とが連結されるとともに第２の駆動源と前記装置の前記特定の部材とが連結されることによって前記装置の前記特定の部材を介して前記第１の駆動源および前記第２の駆動源が連結されている状態で、前記装置を動作させた際に、前記センサによって検出される前記装置の状態を示す第１の検出データから前記第２の駆動源に起因するデータ成分を取り除くことによって、前記第１の駆動源に起因した前記装置の状態を示す第２の検出データを推定する推定データ算出部と、
   前記装置の前記特定の部材が前記第１の駆動源に連結されていない状態で前記第１の駆動源側に出力される前記第１の駆動源を駆動するための第１の駆動指令と、前記第１の駆動指令が出力された際に、前記センサによって検出される前記装置の状態を示す第３の検出データと、に基づいて、閾値を生成する閾値生成部と、
   前記第２の検出データと前記閾値とを比較することによって、前記装置の故障を診断する故障診断部と、
   を備えることを特徴とする故障診断装置。
2. 前記装置の前記特定の部材が前記第２の駆動源に連結されている状態で前記第２の駆動源側に出力される前記第２の駆動源を駆動するための第２の駆動指令と、前記第２の駆動指令が出力された際に検出される前記装置の状態を示す第４の検出データと、に基づいて、前記装置の状態を示し前記第２の駆動源に起因するデータ成分である第５の検出データを推定するためのモデルを生成するモデル生成部をさらに備え、
   前記推定データ算出部は、前記第１の検出データが検出された際に前記第２の駆動源に出力された前記第２の駆動源を駆動するための第３の駆動指令と前記モデルとに基づいて、前記第５の検出データを推定し、前記第１の検出データから前記第５の検出データを取り除くことによって前記第２の検出データを推定する、
   ことを特徴とする請求項１に記載の故障診断装置。
3. 装置の特定の部材と第１の駆動源との間に配置されたセンサが、前記第１の駆動源と前記装置の前記特定の部材とが連結されるとともに第２の駆動源と前記装置の前記特定の部材とが連結されることによって前記装置の前記特定の部材を介して前記第１の駆動源および前記第２の駆動源が連結されている状態で、前記装置を動作させた際の前記装置の状態を示す第１の検出データを検出する検出ステップと、
   前記第１の検出データから前記第２の駆動源に起因するデータ成分を取り除くことによって、前記第１の駆動源に起因した前記装置の状態を示す第２の検出データを推定する推定ステップと、
   前記装置の前記特定の部材が前記第１の駆動源に連結されていない状態で前記第１の駆動源側に出力される前記第１の駆動源を駆動するための第１の駆動指令と、前記第１の駆動指令が出力された際に前記センサによって検出される前記装置の状態を示す第３の検出データと、に基づいて、閾値を生成する閾値生成ステップと、
   前記第２の検出データと前記閾値とを比較することによって、前記装置の故障を診断する故障診断ステップと、
   を含むことを特徴とする故障診断方法。

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